ICIP2020：VVC实时解码器实现

本文来自ICIP2020论文《TOWARDS A LIVE SOFTWARE DECODER IMPLEMENTATION FOR THE UPCOMING VERSATILE VIDEO CODING(VVC) CODEC》

引言

VVC参考软件VTM实现了VVC编码器和解码器，它的主要焦点是新技术的实验和一些粗略的复杂性分析。并且作为一个参考实现它的目标主要是正确性、完整性和可读性，不考虑用于商业和消费系统。基于这些原因VTM并没有很好的优化，仅实现了一些基本的SIMD算法，并且在解码端不支持任何并行操作。VTM解码复杂度是HM的两倍。本文提出针对VVC解码器的优化方法。

VVC复杂度

上图Fig.1是VVC解码器的概要图。码流首先通过CABAC熵解码器，解析出块划分信息、预测信息和残差数据。然后是反量化（iQ），接着是二次和初次反变换（iST，iT）。然后重建残差数据和预测数据相加，然后经过一系列环路滤波操作包括iLMCS，DBLF，SAO和ALF。复杂度增加来自新技术加入和预测技术复杂度增加（帧内、帧间）。

实验配置

本文实验都是在笔记本电脑上进行的，使用8核Intel Corei9 9980HK处理器，32G RAM和1TB SSD存储，操作系统是ubuntu18.04，编译器是GCC7。

测试序列包括5个高清序列（Class B）和6个超高清序列（Class A1和A2），在RA配置下10比特编码，QP包括29，31，33，35，37，39，41，编码器为VTM5.2。使用Intel VTune软件分析结果。

加速结果通过节省的时钟时间计算，

TS=100%*(T_ref - T_test) / T_ref

使用SIMD加速像素操作

SIMD（single instruction multiple data）允许同时在多条数据上执行单条指令。现在的x86处理器可以在128位宽（SSE42）、256位宽（AVX2）、512位宽（AVX512）上实现SIMD指令。本文SIMD操作是在SSE42和AVX2上实现（AVX512并没有获得CPU大范围支持）。

上图Fig.2是实现部分特殊工具获得的加速。可以看见实现SIMD并没有加速运动解析（Parsing）和运动信息生成（Mi-Der），这是因为它们本质是串行过程不依赖于像素操作，而是逻辑元数据处理（像CU等）。类似的，LMCS也没有提升太多，这是因为LMCS通过查找表实现像素映射，SIMD实现起来并不高效。去方块滤波（DBLF）加速也非常少，这是因为本文实现的DBLF的大部分时间都用在参数生成上而不是实际的像素操作（加速很高）。

解码过程中的运动补偿、帧间预测工具、反变换、SAO和ALF加速比较高。但是加速还是比一些state-of-art的方法小，这是因为统计中不仅包括像素操作，也包括可以与特定处理阶段相关联的第一个函数调用的时间，还包含与该阶段相关联的一些准备逻辑。

在SSE42上帧间预测阶段节省了大约70%的时间。对于实际的运动补偿插值滤波（IF），通过启用AVX2，可以节省超过30%的剩余时间。仿射预测是基于4 x 4样本块预测，难以有效地优化，但可以采用与非仿射预测相似的因子来加速。为了克服这个，设计了一个4x4的6抽头和4抽头IF滤波器。优化的实现不会将中间结果保存在内存中，而是直接对每个读取像素使用水平和垂直过滤。类似的方法开发了16x16的8抽头(亮度)和8x8的4抽头（色度）滤波器用来减少中间结果的缓存。DMVR操作会将大块划分为16x16的子块，这使得特定的块大小（16x16）对于优化的解码器至关重要。对于DMVR块尺寸，由于SIMD寄存器大小越大，可用空间就越大，所以只提供AVX2非缓冲实现。

变换阶段（包括反量化、一次和二次变换）仅对反量化和一次变换进行SIMD优化。后者是作为一个常规的整数矩阵乘法实现的。利用通常的系数稀疏性，除了最小的块之外，它优于所有DCT-II的快速实现，其优势通常适用于VVC中可用的所有变换类型。

上图Fig.3是特定处理阶段运行时间占比。parsing、other和Mi-Der相对时间都是增加的。长远来看，那些非基于像素操作的优化将是一个关键方面。

总的来说，在现代处理器上SSE42可以达到69%的时间节省，AVX2可以达到73%的时间节省。

并行化

CPU通常有多个核可以同时执行不同的任务。每帧可以独立解析（parse），且为了保持特定帧率解析需要花费更多时间。为了防止工作线程饥饿可以多帧并行解析。这引入了一个轻微的解码器延迟，可以通过设置解析帧缓冲区的大小进行配置。

当一个解析帧可以重建时，更高并行度的重建过程就开始了。它分为基于CTU和基于CTU行的任务。为了协调任务，每个CTU根据CTU下一个将要执行的阶段分配一个状态。当一个阶段被执行之后，CTU被分配下一个状态，当依赖项被解析时可以执行，如下所述，

• 当CTU同一行的前一个CTU和上一行的右上角CTU进入下一个状态时，当前CTU可以执行运动生成任务。

• 当运动信息已经生成后CTU可以直接执行帧间预测、残差计算、DBLF参数生成。

• 当CTU同一行的前一个CTU和上一行的右上角CTU进入下一个状态时，当前CTU可以执行帧内预测。

• 如果当前CTU不被正处于帧内阶段的CTU用于预测，其可进行LMCS。

• 当CTU的左边的CTU完成LMCS处理后，当前CTU可以进行垂直边界的去方块滤波。

• 当上、右上、右边的CTU都完成垂直边界去块滤波时，当前CTU可以进行水平边界的去方块滤波。

• 由于实现的原因，SAO需要一个准备步骤，该步骤可以应用于任何行，其中行本身以及下一行的所有CTU都完成了水平边界去方块过滤器的处理。

• 当准备步骤完成后每一行的所有CTU就都可以进行实际的SAO操作。

• 当CTU的8个相邻CTU都完成SAO操作时，该CTU即可进行ALF滤波。

每个CTU都会分配一个task worker。线程池扫描CTU的task worker，查找那些已解析所有依赖关系的任务，并执行所有阶段，直到后续依赖关系不满足为止。当所有CTU都完成了ALF处理阶段后，一帧就解码完成了。

上图Fig.4展示了与VTM及优化的解码器（未进行并行优化）相比的加速效果。优化的解码器与参考软件相比可以节省50%的时间。这归因于更优的和更完整的SIMD实现以及减少的结构开销。

解码的伸缩性相当好，当使用测试平台上所有可用的8个线程时，实现了80%的运行时间减少。虽然这可能是更优的，但移动平台在持续的高负载下往往会减少CPU时钟。

相比于VTM，当使用优化实现时解码时间可以减少50-90%，这取决于处理线程的数量。下图Fig.5展示了对于高清视频，仅使用2个或3个CPU核即可实现60fps实时解码。对于超高清视频，使用4个CPU核可以在多种比特率实现30fps解码。当使用所有CPU核时可以实现50fps实时解码。

更详细的内容请参考ICIP2020论文《TOWARDS A LIVE SOFTWARE DECODER IMPLEMENTATION FOR THE UPCOMING VERSATILE VIDEO CODING(VVC) CODEC》

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